陈进 高磊 章进

摘要：基于马鞍市气象站1961—2014年逐日气象资料，使用FAO-56 Penman-Monteith、Irmak-Allen、Makkink、Turc、Hargreaves及Jensen-Haise等方程，估算了马鞍山市参考作物蒸散量（ET0）。并且以P-M方程计算结果标准，通过误差指标MAE、MRE以及回归分析，分别在年尺度和季节尺度上分析了各种方法替代P-M方程的可行性，旨在获得一种过程简单、数据量要求低、精度较高的估算方法。结果表明，Turc方程在使用原始经验参数时，在年尺度上能够替代P-M方程计算结果，但是两者在冬季时，计算结果具有差异性，反而在冬季Har方程的计算结果更加接近于P-M方程的。总体而言，5种方法的计算结果与P-M方程的计算结果始终具有差异性，并且通过回归分析可以看出5种方法的稳定性相对较差。

关键词：马鞍市;Penman-Monteith方程;参考作物蒸散量;差异性

参考作物蒸散定义是指假设作物高度为0.12m，叶片阻力为70s/m，反射率为0.23，表面开阔、作物生长高度一致且生长旺盛、完全覆盖地面、水分供应充足的绿色草地蒸散[1]。它是地表水分循环的重要环节之一[2]，是作物需水量的重要指标，是准确估算作物需水量的关键因素，也是指导合理灌溉的重要参数之一[3]。因此，准确估算参考作物蒸散量，对农业水分利用以及全面分析水循环等具有重要意义[4]。

虽然FAO-56 Penman-Monteit方程是国际公认的计算精度较高的估算参考作物蒸散量方程[5-7]，但是所需要的数据多、计算相对复杂，从而在气象资料缺乏地区的运用上造成限制。而单一气象资料的估算方程因计算简单、数据量少，得到了广泛的应用[8]。为了提高单一气象资料估算方法在研究区域内计算结果的准确性，针对各方法在研究区域内的适用性评价就显得尤为必要。目前，国内参考作物蒸散量估算方程的对比大多集中在北方干旱半干旱地区，并且对综合法和辐射法的研究相对较少[9-11]。同时，在进行适用性评价时，也未考虑研究区域内不同季节之间的气候差异。因此，开展不同季节内的适用性对比分析，对提高估算方法的适用性具有重要意义。

马鞍山位于长江下游南岸、安徽省东部，地处北纬31°46′42″～31°17′26″，东经118°21′38″～118°52′44″之间，属于亚热带季风气候区。市区多年平均降水量为1060.7mm，降水充沛，但年内分布和时空分布分配不均，对马鞍山市生态环境和水资源的合理配置有较大影响。因此，寻找一个操作过程简单且精度较高的ET0估算方法，对实现马鞍山水资源的合理配置、农业用水灌溉及科学管理具有一定的指导作用。本文以马鞍山气象资料为依据，估算1961—2014年马鞍山市逐年参考作物蒸散量和不同季节内的参考作物蒸散量，以P-M法估算结果为标准，对其余5种方法估算结果进行对比分析，探讨各方法在马鞍山的适用性。

1 资料与方法

1.1 资料 采用马鞍山国家基本气象站1961—2014年逐日气象资料，主要包括日最高气温（℃）、日最低气温（℃）、日平均气温（℃）、日照时数（h）、日平均相对湿度（%）、10m高日平均风速（m/s）等。

1.2 參考作物蒸散量估算方法 通过估算1961—2014年马鞍山逐年ET0，以P-M法估算结果为标准，对其余5种方法ET0估算结果进行对比分析，探讨各方法在马鞍山的适用性。

1.2.1 Penman-Monteith方程 P-M方程是以水汽扩散和能量平衡理论为基础，不仅考虑了辐射项和空气动力学项，同时又涉及到作物生理生态特征[12]。FAO56考虑了各种气象因素的影响，具有可靠的物理基础，并且在世界范围内得到了广泛验证。

2 结果与分析

以P-M方程计算结果作为标准，对其他5种参考作物蒸散量计算结果进行分析比较。通过平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）、确定性系数（R2）评价指标对年尺度和季节尺度上的参考作物蒸散量结果做定量分析。各指标的计算公式见参考文献[18]。

2.1 参考作物蒸散量估算结果的年值比较 图1给出了6种参考作物蒸散量计算方程得到的逐年结果。以P-M方程计算结果作为标准，6种计算方程所得结果的年际变化趋势基本一致，峰值谷值明显，且峰谷值的出现时间基本吻合，说明其余5种方法能够较好地反应出参考作物蒸散量的年际变化。但是相比较P-M方程的计算结果，I-A方程和Hargreaves方程的计算结果均明显偏大，J-H方程和Makkink方程的计算结果明显偏小，只有Turc方程的计算结果与P-M方程结果较为一致。因此，以P-M计算结果为标准，计算其余方程与P-M方程之间的年值MAE、MRE，用于量化表征整体估算精度（表1）。由表1可知，通过P-M方程求得马鞍山1961—2014年多年年均值为986.6mm，其余5种方法的估算值在749.6～1196.1mm。从2个误差指标可以看出，J-H方法误差最大，Turc方法误差最小，误差程度J-H>I-A>Makkink>Har>Turc。

为了进一步对比6种方程的计算结果，以P-M方程为自变量，其余5种方程为应变量，进行回归分析，并对P-M方程与另外5种方程进行线性拟合，结果如图2所示。由图2可知，Turc方程、Makkink方程、J-H方程拟合度相对较好。总体而言，P-M方程的拟合度均不高，这是由于个别年份数据异常未剔除，导致离散程度较大。但是可以看出，绝大多数年份点离线程度底，拟合度高，并且Turc方程计算结果均匀分布在1∶1线附近，因此可以认为，Turc方程在计算年参考作物蒸散量上具有替代P-M方程的可实施性。

2.2 参考作物蒸散量估算结果的季节值比较 从图3可以看出，利用各方法估算的1961—2014年多年季节值与P-M值相比均有明显差异。但从变化趋势上看，所有方法多年年均季节特征变化趋势（先增后减）基本一致，夏季成四季中的最大值。由图3和表2可以看出，与P-M计算结果相比，Turc在春季、夏季、秋季的适用性相对较好，Har方程在冬季计算结果更接近于P-M。马鞍山市4季降水分布为春季、夏季、秋季偏多，冬季偏少，而Turc方程用于估算湿润地区的参考作物蒸散量，Hargreaves方程基于干旱气候条件下建立，因此造成Turc方程计算结果在春、夏、秋3季更接近于P-M方程计算结果;Har方程计算结果在冬季接近于P-M。

3 结论与讨论

（1）以P-M方程为标准，对比分析其余5种方法的估算结果：从年值对比上看，6种计算方程所得结果的年际变化趋势基本一致，峰值谷值明显，且峰谷值出现的时间基本吻合，可以说明其余5种方法能够较好地反应出参考作物蒸散量的年际变化。通过误差指标MAE、MRE以及回归分析，最终确定在年尺度上Turc方程在计算年参考作物蒸散量上具有替代P-M方程的可行性。

（2）在季节尺度上的对比发现：Turc在春季、夏季、秋季的适用性相对较好，Har方程在冬季计算结果更接近于P-M。这是由于Turc方程以及Har方程是基于不同气候背景条件下所建立的。

（3）Turc方程虽然具有一定的替代性，但是通过误差指标可以看出，Turc方程的计算结果和P-M方程的计算结果始终都具有一定的差异性，并且这2个方程在做回归分析时的拟合度并不是很高。需要强调的是：本研究中其余5种方程中都有1个原始经验参数，是一个给定值，因此，有可能通过P-M方程的计算结果来修正这5种方程中的原始经验参数K，以此来弥补这5种方程与P-M方程之间的差异性，寻求出适合马鞍山市的经验参数。并且以修正经验参数值去计算参考作物蒸散量，再与P-M计算结果比较，去寻求修正原始经验参数是否具有可行性。

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（责编：张宏民）